文章主题：金融行业, 大模型, 应用展望, AI供给革命
原标题：2023大模型金融行业应用展望
今天分享的是大模型金融行业系列深度研究报告：《2023大模型金融行业应用展望》。（报告出品方：长江研究所计算机研究小组）
报告共计：24页
报告来源：人工智能学派
金融行业是大模型最佳应用场景
金融行业的固有数据特性和智能化的特性为其在大模型应用中提供了稳固的基础。由于金融行业具有强大的支付能力和多种业务需求，因此，它成为了大模型应用的理想场景。
大力出奇迹，涌现效应引发新一轮AI供给革命
大语言模型的“涌现”现象是一个令人瞩目的成就，它在模型训练参数和数据量达到特定值后，突然展现出让人惊讶的能力，使得人工智能的表现有了质的飞跃。这项神奇的进步，是由谷歌、DeepMind和斯坦福大学的16位专家共同在论文《EmergentAbilitiesofLargeLanguageModels》中详细阐述的，他们发现这种能力源于模型参数规模的扩大。随着大语音模型规模的不断扩大，其性能也得到了显著的提升，这无疑开启了新一轮的AI供应革命。
大模型对金融行业影响
大模型对金融行业影响主要体现在两个方面：
➢ 供给能力提升。
➢ 开发周期大幅缩短。
涌现效应下AI供给能力大幅提升
涌现效应下，大模型能力远超传统模型
涌现效应出现思维链，AI具备推理能力
GPT-4是一种先进的自然语言处理模型，虽然它并不具备人类所拥有的真实意识和思考能力，但是它采用了一种类似于人类的推理方式——思维链，以此来指导语言模型的生成。这种方法极大地提升了GPT-4在进行推理任务时的表现，使得它在精调（Fine-tune）过程中能够打破之前的平坦曲线，展现出更强的学习能力。
AI范式变革下，开发周期大幅缩短
AI开发范式变化，模型通用性大幅提升
此外AI产品的构建周期大幅缩短
在过去的有监督学习中，构建一个应用耗时数月，但现在有了大型语言模型的帮助，许多人可以更快地实现这一目标。这使得获取能力的门槛大幅降低，推动了人工智能技术的快速发展。
金融机构已经拥有良好AI应用基础
在金融领域，传统的机器学习和人工智能产品已经开始广泛应用。据预测，到2026年，核心市场规模有望攀升至600亿元，与此同时，相关产业的总体规模也将达到1500亿元。
大模型将重塑金融AI基座
在2023年3月30日，BloombergGPT的研究成果正式公布，其模型的参数量达到了惊人的500亿。这一突破性的进展，源于Bloomberg丰富的金融数据资源，这些资源的占比高达54.2%，为模型提供了强大的支持。这一模型在处理金融任务时展现出了显著的优势，远远超越了现有的模型。为了进一步推动金融行业的发展，百度公司凭借自身在大模型技术方面的优势，推出了百度开元智慧金融方案。这一方案的推出，意味着金融AI基座将面临全面的重构。可以预见，随着BloombergGPT模型的应用，金融行业的智能化进程将迈上一个新的台阶。
海内外巨头全面拥抱大模型
大模型发布后，国内金融机构反应迅速快速拥抱
ChatGPT发布之后，国内外金融机构预见了其巨大的影响力，纷纷主动拥抱大模型技术。
大模型全面赋能金融各个环节
金融行业数据基础优异，AI落地基础条件优异，结合高昂的人力成本，AI大有可为
大模型在内容生成、归纳总结、知识问答、代码编程以及合规检测等领域展现出了显著的高效提升价值，目前正逐步在银行、保险、资管等多个业务领域中迅速渗透。
大模型新兴应用场景：数字员工
数字员工全面提升金融生产力
金融领域的知识体系浩瀚繁杂，其专业性也十分突出。要成为一名优秀的金融从业者，需要经过长时间的专业培训和经验积累。然而，随着数字员工的引入，金融机构的运营效率将得到显著提升。9月8日，外滩大会上，蚂蚁金服发布了个人用户的智能金融助手——“支小宝2.0”，以及服务金融产业专家的智能业务助手——“支小助”。这些人工智能产品的推出，预示着未来金融机构将更加注重构建自主数字员工，这将成为行业发展的新趋势。
大模型新兴应用场景：代码编程
编程助手大幅提升开发效率
代码编程助手能够大幅提升软件开发效率，降本增效进一步加速金融数智化进程。
大模型新兴应用场景: 投研助理
投研大模型全面赋能资管行业
工银瑞信联合工银科技有限公司、上海恒生聚源数据服务有限公司、智诺A 共同打造的，基于私有大模型群组的资管行业FundGPT智能解决方案，具备数字人问答、增强检索、数据分析师伴侣、AI编程助手等功能。
大模型新兴应用场景: 风险控制
投研大模型全面赋能资管行业
金融机构的运营越来越精细化，叠加黑产欺诈的战争日益激烈，风控策略需要与时俱进，大模型加入让风控建模可以根欺诈态势与时俱进，风控战争以规则对
抗进入了模型对抗时代。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
本报告共计：24页。
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